ai从入门到精通书籍（ai教程书籍推荐）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于ai从入门到精通书籍的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、有什么介绍制作棋类游戏AI的书籍值得推荐？

• 2、假期归来，有哪些编程书上了新书榜？

• 3、怎样才能学好AI？

• 4、Python 从入门到精通推荐看哪些书籍呢？

一、有什么介绍制作棋类游戏AI的书籍值得推荐？

棋类游戏AI的范围还是挺广的，这里推荐一本讲解象棋和五子棋游戏的书籍《PC游戏编程》，这是王小春著作的一本书，里面讲的基本上是中国象棋人机博弈和五子棋人机博弈方面的内容，里面的算法结构相当经典，你可以仔细研究研究。

二、假期归来，有哪些编程书上了新书榜？

新年小长假结束了，估计小伙伴们都已经加到工作岗位啦，小编今天看了一眼计算机新书排行榜，一上周有这样几本书上榜。现在就给大家来展示下。

1、机器学习的数学

一周新书榜第2。机器学习工程师们都应该阅读的一本书。

豆瓣评论：

一本吃透机器学习的基础良作

机器学习火了好几年了，而且目测随着5G和计算机算力的发展这个热度还能持续好久，比如大数据、万物互联、深度学习、计算机视觉等等。大家都想搞懂机器学习并从中分一杯羹，但人类想要学会机器学习可比机器学会学习要难得多，因为高深的数学知识是每一个深入研究机器学习的人都绕不过去的坎儿。

这本书就是解决这个问题的，它从基础的微积分、线性代数、概率论入手，延伸到优化方法、随机过程、图论，并联系他们所应用于的机器学习算法，给机器学习的入门打下了良好的基础，因此非常推荐想要吃透机器学习的人好好读读这本书，而且这本书深入浅出，易于理解，对于新手确实是个不错的选择。

理论与实践的结合，初学者和有经验者都能有的放矢

这本书虽然看目录基本都是数学知识，但其实它非常重视理论与实践的结合，在讲解数学知识的同时也对其在机器学习上的实际应用进行了举例说明，并附带了Python代码，让数学不再是单纯的数学，而是通向机器学习应用的大门。。 初学者可以从数学到算法再到代码顺着本书内容一起学习，而有机器学习算法基础的读者完全可以先看应用，然后再对应着看每个应用中自己尚未理解的数学内容，让这本书发挥最大的效用。

2、敏捷测试实战指南

• 从理论到实践，全面讲解微服务和敏捷模式下的软件测试知识，
• 朱少民、茹炳晟等专家力荐的测试专家云层的Z新力作
• 提供完整代码及容器化技术

本书主要介绍敏捷测试的流程方法及技术实践过程。本书以当下主流的敏捷体系实践为蓝本，从用户故事地图开始逐步梳理迭代过程、构建迭代交付计划，为研发域构建持续集成和持续发布流水线，从而进行特性分支开发，进一步完成主流微服务架构代码编写及分层自动化体系构建，配套基于容器化的管理维护体系，最终完成整个交付生存周期的知识体系梳理。本书可让读者清晰、完整地了解整个敏捷测试流程下的端到端过程，从而拓展眼界，逐步提升测试意识及能力，达到敏捷测试所需要的技术全栈要求。

本书适合测试人员、测试管理人员、程序员学习，还可作为高等院校相关专业师生的学习用书和培训学校的教材。

3、零基础学机器学习

• 人工智能教程书籍，深入浅出神经网络与深度学习入门
• 基于python框架算法，入门必备小白书
• 课堂培训配备丰富的实战案例赠送全书实例源代码

读者评论

特别好的一本书。我买了以后当做小说读，吃饭，睡觉前，连坐上厕所都爱不释手。作者把机器学习写的这么生动活泼，真是让人理解起来一点都不费力。因为读得太投入，连做梦都能到自己成了机器学习的程序猿高手了。很好奇作者是个怎样的人，一定是个很幽默风趣高雅的攻城狮。我仔细端详了作者的肖像画，感觉似曾相识，画像上的音容样貌就跟我们身边的你我他那样真实。学习完这门书我觉得我去面试AI公司胸有成竹了，祝我早日拿到理想的工作岗位！！！

本书通过AI“小白”小冰拜师程序员咖哥学习机器学习的对话展开，内容轻松，实战性强，主要包括机器学习快速上手路径、数学和Python 基础知识、机器学习基础算法（线性回归和逻辑回归）、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、经典算法、集成学习、无监督和半监督等非监督学习类型、强化学习实战等内容，以及相关实战案例。本书所有案例均通过Python及Scikit-learn 机器学习库和Keras 深度学习框架实现，同时还包含丰富的数据分析和数据可视化内容。

本书适合对AI 感兴趣的程序员、项目经理、在校大学生以及任何想以零基础学机器学习的人，用以入门机器学习领域，建立从理论到实战的知识通道。

精通Rust 第2版

读者评论

很不错，和国内的其它书rust书不同，此书特别强调可操作性！例子都很好！透测！！

这本书很好，上来不是详细介绍语法，而是给个初步印象，反而着重介绍相关工具，开发流程

细节留到后面。

本书内容共17章，由浅入深地讲解Rust相关的知识，涉及基础语法、软件包管理器、测试工具、类型系统、内存管理、异常处理、高级类型、并发模型、宏、外部函数接口、网络编程、HTTP、数据库、WebAssembly、GTK+框架和GDB调试等重要知识点。

本书适合想学习Rust编程的读者阅读，希望读者能够对C、C++或者Python有一些了解。书中丰富的代码示例和详细的讲解能够帮助读者快速上手，高效率掌握Rust编程。

值得反复推荐的书

代码整洁之道

豆瓣评论

每个写代码的人都应该读这本书，虽然书中的例子是Java，而我是用Python的，但不管对什么语言，对好代码的要求是一致的。

平时在写代码的时候也会注意命名、格式……等问题，但只是自己摸索，有的地方似懂非懂，仿佛跟真相隔了一层纱。而这本书正是帮我捅破了这层纱，建立了我对好代码的基本认识，读了之后我在平时写代码的时候也会留心书中提到的要点。

成为更好的程序员

R离职前说起新公司，告诉我，他还未入职呢，项目经理就让他阅读这本《代码整洁之道》。我听过哈哈一笑。这本书，我知道，但从来没读过。

一切都关于代码，一切也都始于代码。所以，十几年前我就知道高质量代码的重要性，也明白优秀程序员的产出要远远大于一般程序员。案头也有几本关于代码的书，比如重构，比如《编写可读代码的艺术》，其中的一些原则甚为通用，但我还是被这本CleanCode里面的内容给震撼了，简直字字珠玑。

重构 改善既有代码的设计（第2版 平装版）

豆瓣评论

经典再版。翻开一看代码，嗯？Javascript？！和第一版的Java代码相比，第二版可谓诚意满满——紧跟时代修改了很多内容，连使用的语言都换了……第6-12章是全书的精华部分，极具价值（示例代码看看理解核心意思即可）

本书讲述了为什么和怎样对既有代码的设计做出改善。第一章还是一如既往的烂，第二章泛泛而谈。不过第三章，第五章和可以快速浏览的第六到第十二章都颇有价值。本书此次再版采用 JavaScript 改写，但是跟第一版一样，我不推荐去读里面的代码，太冗余了，而且很难跟读者的实际情况共鸣。应该从经手的实际的代码出发，阅读《重构》提出的手法的动机和做法，在实践中尝试。这样，才是最好的使用这本书的方法。重构的重点不在于真的去掌握什么技巧，更重要的是去思考你的工作，思考你的代码。

这本书的版本你读者过哪一版？

世界软件开发大师MartinFowler的另一本书也非常经典

典型的方法论书籍只关注工具和技术，面向对象社区期望有一本书能够突破这一局限，而这本开创性的著作正好满足了这一需求。在本书中，作者关注的是面向对象分析和设计的最终结果，也就是模型本身。作者在本书中分享了丰富的对象建模经验，以及识别重复问题并将其转化为可复用的模型的敏锐洞察力，并给出了一系列来自不同领域（包括交易、测量、会计和组织关系等）的模式。

概念模式无法孤立地存在，基于这一认识，作者还给出了一系列“支持模式”。这些模式探讨了如何将概念模型转化为软件，并使其适合于大型信息系统的架构。对每种模式的讲解都包含了其背后的设计思路、应该（或不应该）使用这些模式的时机以及实现中的诀窍。本书中展示的例子构成了一本实用手册，既包含有用的模型，又涵盖对复用技能的深刻洞见，这些都有助于改进分析、建模和实现。

大家了解过哪些呢？欢迎评论留言~

（本文图片与内容均来自于网络仅供参考，如涉及版权请留言，作者自行删帖。）大家看后什么想法，欢迎吐槽留言。喜欢记得关注哟！小编会一如既往的给您共享各类文章，观看辛苦了，祝您阅览开心，每天有个好心境，健康日子每一天。

三、怎样才能学好AI？

这两年人工智能发展很快，从之前的谷歌AlphaGo机器人战胜世界围棋冠军，到百度无人车，京东和亚马逊的无人仓库分拨中心，还有很多人工智能的相关应用，可见人工智能的前景一片大好，于是就有很多人想要去进行人工智能学习。人工智能学习路线推荐给你：

阶段一是Python语言（用时5周，包括基础语法、面向对象、高级课程、经典课程）；阶段二是Linux初级（用时1周，包括Linux系统基本指令、常用服务安装）；阶段三是Web开发之Diango（5周+2周前端+3周diango）；阶段四是Web开发之Flask（用时2周）；

阶段五是Web框架之Tornado（用时1周）；阶段六是docker容器及服务发现（用时2周）；阶段七是爬虫（用时2周）；阶段八是数据挖掘和人工智能（用时3周）。

在这里，小编还想给大家推荐一本人工智能学习必备书籍：《人工智能基础教程(第2版)》系统地阐述了人工智能的基本原理、实现技术及其应用，全面地反映了国内外人工智能研究领域的最新进展和发展方向。

《人工智能基础教程(第2版)》共18章，分为4个部分，第1部分是搜索与问题求解，系统地叙述了人工智能中各种搜索方法求解的原理和方法；

第2部分为知识与推理，讨论各种知识表示和处理技术、各种典型的推理技术，还包括非经典逻辑推理技术和非协调逻辑推理技术；

第3部分为学习与发现，讨论传统的机器学习算法、神经网络学习算法、数据挖掘和知识发现技术；

第4部分为领域应用，这些内容能够使读者对人工智能的基本概念和人工智能系统的构造方法有一个比较清楚的认识，对人工智能研究领域里的最新成果有所了解。

《人工智能基础教程(第2版)》强调先进性、实用性和可读性，可作为计算机、信息处理、自动化和电信等it相关专业的高年级本科生和研究生学习人工智能的教材，也可供从事计算机科学研究、开发和应用的教学和科研人员参考。

四、Python 从入门到精通推荐看哪些书籍呢？

          本人是一名大学生，在我的大学期间。我辅修了人工智能这门课。在人工智能这门课中有一门课程是 Python 从入门到精通，在这里我为大家推荐几本有助于python学习的书籍。下面是我 Python 从入门到精通 课程学习的结课证明。

            学习Python推荐用书：《Python程序设计》《数据科学导论：Python语言实现》《Python数据挖掘：概念、方法与实践》《Python3智能数据分析快速入门》《Python爬虫开发与项目实战》。

（一）《Python程序设计》(原书第2版)

           推荐语：本书介绍Python的基础知识，旨在帮助学生首先掌握概念，之后通过步骤完备的实例培养学生的问题求解能力。这一版采用Python3，并对全书结构进行了优化，既可作为门程序设计课的入门教材，也可供Python爱好者自学参考。

（二）、《数据科学导论：Python语言实现》(原书第2版)

        推荐语：本书首先介绍如何设置基本的数据科学工具箱，然后带你进入数据改写和预处理阶段，这一部分主要是阐明所有与核心数据科学活动相关的数据分析过程，如数据加载、转换、修复以及数据探索和处理等。

      通过主要的机器学习算法、图形分析技术，以及所有易于表现结果的可视化工具，实现对数据科学的概述。

（三）、《Python数据挖掘：概念、方法与实践》

        推荐语：本书使用Python编程语言和基于项目的方法介绍多种常被忽视的数据挖掘概念，如关联规则、实体匹配、网络分析、文本挖掘和异常检测。

每个章节都全面阐述某种特定数据挖掘技术的基础知识，提供替代方案以评估其有效性，并用真实的数据实现该技术，帮助你“知其然，知其所以然”，从而迈向数据挖掘专家的道路。

（四）、《Python3智能数据分析快速入门》

       推荐语：本书假设你有一定的数据分析基础，但是没有Python和AI基础，为了帮助你快速掌握智能数据分析需要的技术和方法，书中有针对性地讲解了Python和AI中必须要掌握的知识点，内容由浅入深，循序渐进。

从环境配置、基本语法、基础函数到第三方库的安装与使用，对各个操作步骤、函数、工具、代码示例等的讲解非常详尽，确保所有满足条件的读者都能快速入门。

（五）、《Python爬虫开发与项目实战》

        推荐语：零基础学习爬虫技术，从Python和Web前端基础开始讲起，由浅入深，包含大量案例，实用性强。

以上就是关于ai从入门到精通书籍相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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